糖尿病肾病会大大增加心血管和肾脏负担，导致患病率和死亡率增加。糖尿病慢性肾病（DKD）的进展千差万别，几乎没有标志物可以准确预测其进程。新的预测性生物标志物的确定可以指导临床治疗并帮助设计临床试验。
印第安纳大学医学院和Richard L. Roudebush退伍军人管理局医疗中心的学者研究了多种潜在的尿液和血浆蛋白标志物是否可以独立于我们已知的临床标志物[白蛋白尿和估计的肾小球滤过率（eGFR）]预测慢性肾病的进程。
通过大量阅读文献，本研究选择出了24个可以反映DKD病例生理过程的潜在生物标志物，其中尿液标志物17个，血浆标志物7个（见表1），贯穿感染、纤维化、血管生成、肾小管损伤及足突细胞损伤等多方面，并验证他们独立于白蛋白尿的预测价值。之前的研究报道过这些生物标志物预测CKD进程的能力，但是几乎没有研究将如此多的生物标志物纳入一个单独的患者队列进行比较研究，而且用多种途径定义DKD的进程。
表1 血浆或尿液中的生物标志物
序号 | 标志物 | 尿液 | 血浆 | 分类 |
|---|---|---|---|---|
1 | 血管内皮生长因子A（VEGF-A） | X | X | 血管生成 |
2 | 纤维连接蛋白 | X | 纤维化 | |
3 | 基质金属蛋白酶-7（MMP-7） | X | 纤维化 | |
4 | 胶原蛋白IV | X | 纤维化 | |
5 | 高分子量（HMW）胶原蛋白IV | X | 纤维化 | |
6 | 结缔组织生长因子（CTGF） | X | 纤维化 | |
7 | 胱抑素C（半胱氨酸蛋白酶抑制剂C） | X | X | 肾小球滤过（血浆） 肾小管功能（尿液） |
8 | Nephrin蛋白 | X | 肾小球损伤 | |
9 | 足细胞标志蛋白（Podocalyxin） | X | 肾小球损伤 | |
10 | 可溶性肿瘤坏死因子受体1（sTNF R1） | X | X | 感染 |
11 | 可溶性肿瘤坏死因子受体2（sTNF R2） | X | 感染 | |
12 | 单核细胞趋化蛋白1（MCP-1） | X | X | 感染 |
13 | 细胞粘合素C | X | 感染 | |
14 | 成纤维细胞生长因子-23 C末端（FGF 23） | X | X | 矿物质代谢 |
15 | β-2微球蛋白（B2M） | X | X | 肾小管功能 |
16 | 中性粒细胞明胶酶相关脂质运载蛋白(NGAL) | X | X | 肾小管间质损伤 |
17 | 肝型脂肪酸连接蛋白（L-FABP） | X | 肾小管间质损伤 |
在临床试验中，终末期肾病（ESRD）与死亡（或心血管死亡）一般被认为是“不良”预后。本次实验性的研究分为三个部分：（1）每个潜在生物标志物在患者组与对照组中的水平比较；（2）探索评估这些标志物之间的关系；（3）评估每个生物标志物与DKD进程的关系，确定其对于DKD进程的预测价值。
在统计方法上，研究中使用分层聚类分析（hierarchical agglomerative cluster analysis，HACA）探索各项生物标志物之间关系，使用多元Logistic回归分析评估各项生物标志物与CKD进程的关系，并在模型中进一步校正了尿液白蛋白与肌酐比值（ACR）和基线eGFR。
各项生物标志物的聚类分析系统树图显示尿液ACR和血浆胱抑素C位于系统树图中的两端。一些感染相关和纤维化相关的生物标志物密切相关，但有些关系略疏远（见图1）。
图1 所有尿液和血浆生物标志物进行聚类分析的系统树图
针对尿液生物标志物的聚类分析显示，尿液ACR与尿液β-2微球蛋白（B2M）关系较远，令人惊奇的是，尿液足细胞标志蛋白（Podocalyxin）与Nephrin蛋白与ACR的关系却很近。感染相关标志物（例如尿液sTNF R1和MCP-1）位于系统树图对立侧。
针对血浆生物标志物的聚类分析显示，标志物可分为三类，纤维化相关标志物（胱抑素C），肾小管相关标志物（NGAL，FGF23 C-末端）及感染或血管生成相关标志物（sTNF R1、sTNF R2、VEGF-A和B2M）。
在评估新的预测生物标志物与CKD进程的关系时，需要排除已被临床广泛使用的标志物的作用（如eGFR和ACR），证明新的标志物的预测价值是独立的。使用多元Logistic回归分析，经过eGFR和ACR校正后，24个标志物只有FGF-23还具有与DKD进程的显著相关性（见图2）。研究确定了两个标志物，血浆和尿液FGF-23作为DKD进程的预测标志物。
图2 各项生物标志物与预后关系图（经ACR和eGFR校正后）
FGF-23是一个新近发现的钙磷代谢的调节因子，由骨细胞和成骨细胞产生，,可通过与肾小管细胞膜受体Klotho等分子结合，增加尿磷排泄，并具有阻止1,25-羟基维生素D3生成的作用。长期过量口服磷化合物、摄入维生素D和钙、代谢性酸中毒和铁消耗都可以增加FGF-23释放。这些因素可以加速肾功能的损伤，这可能是FGF-23水平增加与DKD不良预后关系的原因。
研究还发现血浆VEGF-A水平与ESRD风险独立相关。VEGF活性由血管内皮生长因子受体（VEGFR）1（FLT-1）和2（Flk-1/KDR）介导。VEGF在视网膜和肾小球中表达，被认为与糖尿病视网膜病变和糖尿病肾病相关。
总之，生物标志物与DKD未来进展的关系与DKD进程的定义有关。本研究发现FGF-23 C-末端和VEGF-A可能是DKD进程的预测标志物。当然这还需要进一步的大型研究去证实。
作者团队在本研究中分析了与DKD进程有关的多种生物标志物，并采用目前大数据分析中重要的聚类分析方法确定可能的预测因子，给我们今后研究中分析多因素相关关系带来了启迪，值得阅读！（文中关于聚类分析的描述可能不准确，欢迎战友们指正！）
